Penerapan algoritma neural network dalam menentukan tingkat kesulitan pada permainan edukasi

ABSTRAK:

Penggunaan energi secara berlebihan sedang menjadi masalah pada akhir-akhir ini, padahal energi adalah kebutuhan esensial dalam keberlangsungan hidup manusia. sejalan dengan ajaran Islam yang menganjurkan penjagaan alam, edukasi tentang berhemat energi menjadi krusial. edukasi melalui media digital dinilai lebih efektif dan menarik, maka dari itu dirancanglah sebuah game edukasi berbentuk kuis bertemakan hemat energi. Untuk membuat game menjadi lebih menarik, perlu menambahkan penyesuaian tingkat kesulitan yang dinamis. Penyesuaian tersebut menggunakan Single-layer Perceptron (SLP) yang dinilai dinamis dan efektif. Parameter input yang digunakan meliputi akurasi, waktu pengerjaan, dan sisa nyawa pemain. Hasil evaluasi sistem dilakukan pada dua level SLP: Level 1 (per soal) dan Level 2 (per kuis), menggunakan aktivasi Softmax dan loss Categorical Cross-Entropy (CCE). Hasil pelatihan menunjukkan akurasi SLP 1 dan 2 sebesar 80%. Pada data uji, akurasi SLP Level 1 sebanyak 80% dan pada Level 2 hanya 60%, menunjukkan perlunya peningkatan dalam generalisasi model. Usability testing menampilkan presentase rata-rata 56.17% dengan kriteria "Cukup", hal tersebut dapat diartikan bahwa permainan cukup mudah digunakan. Penerapan SLP dalam permainan edukasi diharapkan dapat menjadi sarana edukasi dan dapat meningkatkan kesadaran hemat energi.

ABSTRACT:

The excessive use of energy has recently become a growing issue, despite energy being an essential need for human survival. In line with Islamic teachings that promote environmental stewardship, education on energy conservation is becoming increasingly crucial. Digital media is considered a more effective and engaging means of delivering such education; therefore, an educational quiz-based game themed on energy-saving was developed. To make the game more appealing, dynamic difficulty adjustment is necessary. This adjustment uses a Single-layer Perceptron (SLP), which is considered both dynamic and effective. The input parameters include accuracy, completion time, and the player’s remaining lives. System evaluation was conducted at two levels of SLP: Level 1 (per question) and Level 2 (per quiz), using Softmax activation and Categorical Cross-Entropy (CCE) loss function. Training results showed that SLP Levels 1 and 2 achieved 80% accuracy. However, on test data, the accuracy is 80% for Level 1 and only 60% for Level 2, indicating the need for improved model generalization. Usability testing yielded an average score of 57.16%, categorized as “Ok,” suggesting that the game is relatively easy to use. The implementation of SLP in the educational game is expected to serve as a learning tool and raise awareness about energy conservation.

الملخص
أصبح الاستخدام المفرط للطاقة مشكلة متزايدة في الآونة الأخيرة، على الرغم من أن الطاقة تُعدّ حاجة أساسية لاستمرار حياة الإنسان. وتماشيًا مع تعاليم الإسلام التي تدعو إلى الحفاظ على البيئة، أصبحت التوعية بأهمية ترشيد استهلاك الطاقة أمرًا بالغ الأهمية. وتُعتبر الوسائط الرقمية وسيلة أكثر فاعلية وجاذبية لنشر هذه التوعية؛ لذا تم تصميم لعبة تعليمية على شكل مسابقة تحمل موضوع "توفير الطاقة". ومن أجل جعل اللعبة أكثر تشويقًا، تم إدخال خاصية تعديل مستوى الصعوبة بشكل ديناميكي. يعتمد هذا التعديل على "بيرسيبترون أحادي الطبقة (SLP)" الذي يُعد ديناميكيًا وفعالًا. تشمل معلمات الإدخال: دقة الإجابة، زمن الإجابة، وعدد الأرواح المتبقية للاعب. تم تقييم النظام على مستويين من SLP: المستوى الأول (لكل سؤال) والمستوى الثاني (لكل مسابقة)، باستخدام دالة التفعيل Softmax وخسارة Categorical Cross-Entropy (CCE). أظهرت نتائج التدريب دقة بلغت 80٪ في كل من المستوى الأول والثاني. ولكن على بيانات الاختبار، انخفضت الدقة إلى 80٪ في المستوى الأول و60٪ فقط في المستوى الثاني، مما يدل على الحاجة إلى تحسين قدرة النموذج على التعميم. أما اختبار قابلية الاستخدام، فقد أظهر نسبة متوسطها 57.16٪ ضمن تصنيف "متوسط"، مما يشير إلى أن اللعبة سهلة الاستخدام نسبيًا. ومن المأمول أن يُسهم استخدام SLP في اللعبة التعليمية في تقديم وسيلة فعالة للتعلم وزيادة الوعي بأهمية ترشيد استهلاك الطاقة.